package JavaSpark;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

/**
 * 使用Java开发本地测试的wordcount程序
 */
public class JavaWordCount {

    public static void main(String[] args) {
        //编写Spark应用程序
        //本地执行，直接在main方法执行

        //第一步：创建SparkConf对象，设置Spark应用的配置信息
        //使用setMaster()可以设置Spark应用程序要连接的Spark集群的master节点的url
        //但是如果设置为local则代表在本地运行
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("JavaWordCount")
                .setMaster("local");

        //第二步：创建JavaSparkContext对象
        //在Spark中，SparkContext是Spark所有功能的一个入口，你无论是用java，scala，甚至是python编写
        //都必须要有一个SparkContext，它的主要作用，包括初始化Spark应用程序所需的一些核心组件，
        //包括调度器（ADGSchedule、TaskScheduler），还会去到Spark Master节点上进行注册，等等。

        //SparkContext，是Spark应用中，最重要的一个对象
        //在spark中，编写不同类型的Spark应用程序，使用的SparkContext是不同的，
        // 如果使用scala，使用的就是原生的SparkContext对象
        //如果使用Java，那么就是JavaSparkContext对象
        //如果是开发Spark SQL程序，那么就是SQLContext、HiveContext
        //如果是Spark Streaming程序，那么就是它独有的SparkContext
        //以此类推

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        //第三步：要针对输入源（hdfs文件、本地文件，等等），创建一个初始的RDD。
        //输入源中的数据会打散，分配到RDD的每个partition中，从而形成一个初始的分布式的数据集
        //这里，进行本地测试，所以针对本地文件
        //SparkContext中，用于根据文件类型的输入源创建RDD的方法，叫做textFile方法
        //在Java中，创建的普通RDD，都叫做JavaRDD
        //RDD中，有元素这种概念，如果是hdfs活着本地文件呢，创建的RDD，每一个元素就相当于是文件里的一行
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("C://Users//10902//Desktop//spark.txt");

        //第四步：对初始RDD进行transformation操作，也就是一些计算操作
        //通常操作会通过创建function，并配合RDD的map、flagMap等算子来执行
        //function，通常，如果比较简单，则创建指定Function的匿名内部类
        //但是如果function比较复杂，则会单独创建一个类，作为实现这个function接口的类


        //先将每一行拆分成单个的单词
        //FlatMapFunction，有两个泛型参数，分别代表了输入和输出类型
        //对于我本地的测试文件，输入肯定是String，因为是一行一行的文本，输出，也是String，因为是每一行的文本
        //flagMap：其实就是，将RDD的一个元素，给拆分成一个或多个元素
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Iterator<String> call(String line) throws Exception {
                return (Iterator<String>) Arrays.asList(line.split(" "));
            }
        });

        //接着，需要将每一个单词，映射为（单词，1）的这种格式
        //因为只有这样，才能根据单词作为key，来进行每个单词的出现次数的累加
        //mapToPair，其实就是将每个元素，映射为一个(v1,v2)这样的Tuple2类型的元素
        //tuple2是scala类型，包含了两个值
        //mapToPair这个算子，要求的是与PairFunction配合使用，第一个泛型参数代表了输入类型
        //第二个和第三个泛型参数，代表的输入的Tuple2的第一个值和第二个值的类型
        //JavaPairRdd的两个泛型参数，分别代表了tuple元素的第一个值和第二个值的类型
        JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(

                new PairFunction<String, String, Integer>() {

                    private static final long serialVersionUID = 1L;

                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
                        return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
                    }
                }
        );

        //接着，需要以单词作为key，统计每个单词出现的次数
        //这里要使用reduceByKey这个算子，对每个key对应的value，都进行reduce操作
        //比如JavaPairRdd中有个元素，分别为（hello,1）（hello,1）（hello,1）（world,1）
        //reduce操作，相当于是把第一个值和第二个值进行计算，然后再将结果与第三个值进行计算
        //比如这里的hello，那么就相当于是，首先1 + 1 = 2 ，然后再将2 + 1 = 3
        //最后返回的JavaPairRDD中的元素，也是tuple，但是第一个值就是每个key，第二个值就是key的value
        //reduce之后的结果，相当于就是每个单词出现的次数
        JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(
                new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
                    private static final long serialVersionUID = 1L;

                    @Override
                    public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                        return integer + integer2;
                    }
                }
        );

        //到这里为止，我们通过几个spark算子操作，以及统计出了单词的次数
        //但是，之前我们使用的flatMap、mapToPair、reduceByKey这种操作，都叫做transformation操作
        //一个spark应用中，光是有transformation操作，是不行的，是不会执行的，必须要有一种叫做action
        //最后，使用一种叫做action操作的，比如说，foreach，来触发程序的执行
        wordCounts.foreach(new VoidFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public void call(Tuple2<String, Integer> wordCount) throws Exception {
                System.out.println(wordCount._1 + " 出现了" + wordCount._2 + " 次");
            }
        });

        sc.close();
    }

}
